728x90 checkpoint2 [PYTORCH] 체크포인트(Checkpoint) 저장 및 불러오기 방법 7가지와 state_dict 차이 해결 딥러닝 모델 학습은 수 시간에서 수일, 길게는 수주까지 소요되는 고된 작업입니다. 학습 도중 예상치 못한 서버 다운, 전원 공급 중단, 혹은 중간 성능 확인을 위해 반드시 마스터해야 하는 기술이 바로 체크포인트(Checkpoint) 관리입니다. PyTorch에서는 모델 전체를 저장하는 방식보다 state_dict를 활용한 가중치 저장 방식이 표준으로 권장됩니다. 본 가이드에서는 실무에서 즉시 활용 가능한 7가지 핵심 예제와 함께, 입문자들이 흔히 겪는 저장 방식 간의 차이와 오류 해결 방안을 심도 있게 다룹니다.1. 왜 전체 모델이 아닌 state_dict를 저장해야 하는가?PyTorch에서 모델을 저장하는 방법은 크게 두 가지입니다. 모델 객체 자체를 직렬화(Serialization)하는 방식과 모델의.. 2026. 4. 4. [PYTORCH] .pth 파일과 .pt 파일의 차이 및 체크포인트 관리 방법 7가지 해결 전략 딥러닝 프로젝트의 연속성을 보장하는 PyTorch 모델 직렬화(Serialization)의 모든 것1. 도입: 왜 확장자 구분이 중요한가?PyTorch를 활용하여 딥러닝 모델을 학습시키다 보면, 결과물을 저장할 때 .pt 혹은 .pth 확장자를 마주하게 됩니다. 단순히 파일 이름의 끝자리가 다른 것이라 생각할 수 있지만, 이는 협업 프로젝트나 배포 환경에서 버전 관리와 데이터 무결성을 결정짓는 중요한 요소입니다. 본 가이드에서는 두 확장자의 기술적 배경과 실무에서 직면하는 저장 방식의 차이를 심도 있게 다룹니다.2. .pth vs .pt 핵심 차이 분석결론부터 말씀드리면, PyTorch 내부 로직에서 .pt와 .pth 사이의 기술적인 기능 차이는 없습니다. 둘 다 torch.save() 함수를 통해 생성.. 2026. 4. 4. 이전 1 다음 728x90
